【摘 要】
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随着大数据时代的来临,数据存储领域迎来了快速发展的时期。磁性随机存储器(MRAM)因为具有存储密度高、读写速度快、功耗低以及数据非易失性等优点,所以引起了研究人员的广泛关注。在MRAM当中,应用前景最好的是以自旋轨道力矩(SOT)作为驱动力的MRAM,即SOT-MRAM。对于这类MRAM而言,其信息的写入是在垂直磁化的重金属/铁磁金属异质结中进行的。由于重金属具有很强的自旋轨道耦合,电流会经由自旋
【基金项目】
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国家自然科学基金(Nos. 51671098、11674143、91963201); 111计划(No.B20063); 教育部长江学者和创新团队项目(No.IRT16R35); 甘肃省科技计划项目(Nos.17JR5RA210、145RJZA154); 兰州大学
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随着大数据时代的来临,数据存储领域迎来了快速发展的时期。磁性随机存储器(MRAM)因为具有存储密度高、读写速度快、功耗低以及数据非易失性等优点,所以引起了研究人员的广泛关注。在MRAM当中,应用前景最好的是以自旋轨道力矩(SOT)作为驱动力的MRAM,即SOT-MRAM。对于这类MRAM而言,其信息的写入是在垂直磁化的重金属/铁磁金属异质结中进行的。由于重金属具有很强的自旋轨道耦合,电流会经由自旋霍尔效应或者界面的Rashba效应转换为纯的自旋流。该自旋流注入到铁磁层中会对磁矩施加SOT作用,进而驱动磁矩翻转来实现数据的写入。对于实际应用而言,如何实现速度更快、功耗更低的磁矩翻转过程是需要我们去研究的。基于这些,我们需要寻找自旋霍尔角θSH更大的材料来获取更高的SOT效率。此外,MRAM在向着微型化的方向发展,这就需要进一步提高存储密度。与单一的铁磁层相比,人工反铁磁(SAF)结构具有比较低的杂散场和比较强的热稳定性,这些使得将SAF结构作为存储介质时,器件的存储密度可以变得更高。所以,研究SOT驱动SAF体系的磁矩翻转是很重要的。在全球数据总量高速增长的今天,除了优化现有的存储器的性能,一些研究人员提出了新的数据存储和数据处理的方式:多态存储和人工神经网络。这就需要能实现多个存储态的器件,而忆阻器正好满足这样的需求。使用SOT作为驱动力的忆阻器主要是基于反铁磁材料和铁磁材料两类,二者各有千秋。如果能够将反铁磁材料和铁磁材料结合起来,那么就有望得到一个兼具二者优势的忆阻器。根据上述出现的问题,我们研究了在具有垂直磁各向异性的Pt/Co/Ta、Ta/Pt/Co/Pt/Ru/Pt/Co/Ta和Pt/Co/Ir Mn三个系列样品中SOT驱动磁矩翻转的过程。具体的研究内容如下:(1)为了获得较高的SOT效率,我们基于Pt和Ta的θSH具有相反的符号这个事实制备了Pt/Co/Ta系列的样品,并且通过改变Ta层的厚度(t Ta)研究了θSH变化的规律。在该体系中,我们获得的最大的θSH约为0.356。当t Ta≥4 nm后,θSH随着t Ta的增大有轻微下降的趋势,这主要是Ta层的结晶度发生改变所导致的。之后,我们研究了SOT驱动磁矩翻转和磁畴壁运动的过程。因为该体系具有较大的θSH,所以SOT翻转磁矩时所需的临界电流密度比较低,在10~6A/cm~2的量级。在SOT驱动畴壁运动的过程中,界面Dzyaloshinskii-Moriya相互作用(DMI)起了不可或缺的作用:它使手性的Néel型畴壁可以稳定地存在,这样SOT才能对畴壁里的磁矩施加有效场的作用,进而驱动畴壁运动。并且DM常数越大,越有利于畴壁速率的提升。但是DMI也会造成畴壁的倾斜,这不利于实际应用。这些研究使我们加深了对SOT驱动磁矩翻转和畴壁运动的物理机制的理解,也为后续设计基于SOT的自旋电子学器件打下了实验基础。(2)在Ta/Pt/Co/Pt/Ru/Pt/Co/Ta多层膜样品中,通过改变Ru层的厚度,我们获得了人工铁磁(SF)样品和SAF样品。通过电流诱导的磁滞回线偏移的方法,我们在实验上首次测量出层间DMI的大小,并且发现层间DMI是各向异性的。测出的层间DM常数和界面DM常数的数值是在一个量级上的,这表明SF或SAF样品的层间DMI是不能被忽略的。然后,我们研究了层间DMI对SOT驱动磁矩翻转的影响,并且通过宏观自旋模型从理论上模拟了当存在层间DMI时SOT驱动磁矩翻转的过程,定性地解释了实验中观察到的现象。这些结果表明层间DMI对SOT驱动磁矩翻转的过程有着显著的影响。(3)为了获得一个兼具铁磁材料和反铁磁材料的优势的忆阻器,我们制备了具有交换偏置的Pt/Co/Ir Mn多层膜样品。我们通过磁光克尔显微镜和磁输运测试分别研究了在Pt/Co/Ir Mn样品中SOT调控双偏置磁滞回线的过程,并且证实了SOT调控多重剩磁态的过程在本质上是SOT驱动畴壁运动所导致的。通过将SOT作为调控交换偏置体系的剩磁态的方式,我们实现了多态存储功能并且模拟了突触的可塑性行为。这些研究对于未来的信息存储方式和神经网络计算有着重要的意义。
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